LLMOps, или как эффективно управлять языковыми моделями в организации | ИИ в бизнесе №125

Чтобы полностью использовать потенциал моделей больших языков (LLM), компаниям необходимо внедрить эффективный подход к управлению этими передовыми системами. Они могут генерировать естественно звучащий текст, создавать код и находить ключевую информацию в огромных наборах данных. LLM обладают огромным потенциалом для улучшения выполнения корпоративных задач, но они также требуют специализированного управления всем их жизненным циклом – от обучения до методов подсказки и развертывания производства. Решением является LLMOps, набор лучших практик для больших языковых моделей. Читай дальше.

Как работают LLM и для чего они используются в компаниях?

Прежде чем мы обсудим LLMOps, давайте сначала объясним, что такое большие языковые модели. Это системы машинного обучения, обученные на огромных коллекциях текста — от книг до веб-статей и исходного кода, а также на изображениях и даже видео. В результате они учатся понимать грамматику, семантику и контекст человеческого языка. Они используют архитектуру-трансформер, впервые описанную исследователями Google в 2017 году в статье «Внимание — это все, что вам нужно» (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Это позволяет им предсказывать следующие слова в предложении, создавая свободный и естественный язык.

В качестве универсальных инструментов программы LLM в компаниях широко используются, среди прочего:

• создание внутренних векторных баз данных для эффективного поиска соответствующей информации на основе понимания запроса, а не только ключевых слов — примером может служить юридическая фирма, которая использует LLM для создания векторной базы данных всех соответствующих законов и судебных постановлений. Это позволяет быстро получить информацию, ключевую к конкретному делу,
• автоматизация процессов CI/CD (непрерывная интеграция/непрерывное развертывание) путем создания сценариев и документации – крупные технологические компании могут использовать LLM для автоматического создания кода, модульных тестов и документирования новых функций программного обеспечения, ускоряя циклы выпуска,
• сбор, подготовка и маркировка данных . LLM может помочь обрабатывать и классифицировать огромные объемы текстовых, изображений или аудиоданных, что важно для обучения других моделей машинного обучения.

Компании также могут подобрать предварительно подготовленных LLM к своей отрасли, обучая их специализированному языку и бизнес-контексту (тонкая настройка).

Однако создание контента, языковой перевод и разработка кода являются наиболее распространенными видами использования LLM на предприятии. Фактически, LLM могут создавать согласованные описания продуктов, бизнес-отчеты и даже помогать программистам писать исходный код на разных языках программирования.

Несмотря на огромный потенциал LLM, организациям необходимо осознавать связанные с этим проблемы и ограничения. К ним относятся вычислительные затраты, риск систематической ошибки в обучающих данных, необходимость регулярного мониторинга и настройки моделей, а также проблемы безопасности и конфиденциальности. Также важно учитывать, что результаты, получаемые моделями на текущем этапе разработки, требуют человеческого контроля из-за возникающих в них ошибок (галлюцинаций).

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Что такое LLMOps?

LLMOps, или операции с большими языковыми моделями, — это набор практик для эффективного развертывания и управления большими языковыми моделями (LLM) в производственных средах. С помощью LLMOps модели искусственного интеллекта могут быстро и эффективно отвечать на вопросы, предоставлять сводные данные и выполнять сложные инструкции, что повышает удобство работы пользователей и большую ценность для бизнеса. LLMOps относится к набору практик, процедур и рабочих процессов, которые облегчают разработку, развертывание и управление большими языковыми моделями на протяжении всего их жизненного цикла.

Их можно рассматривать как расширение концепции MLOps (операций машинного обучения), адаптированной к конкретным требованиям LLM. Платформы LLMOps, такие как Vertex AI от Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) или IBM Watson. Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) обеспечивает более эффективное управление библиотеками моделей, сокращая эксплуатационные расходы и позволяя меньшему техническому персоналу выполнять задачи, связанные с LLM.

В отличие от традиционных программных операций, LLMOps приходится решать сложные задачи, такие как:

• обработка огромных объемов данных,
• обучение вычислительно требовательных моделей,
• внедрение LLM в компании,
• их мониторинг и тонкая настройка,
• обеспечение безопасности и конфиденциальности конфиденциальной информации.

LLMO приобретают особое значение в современном бизнес-среде, в котором компании все больше полагаются на передовые и быстро развивающиеся решения искусственного интеллекта. Стандартизация и автоматизация процессов, связанных Использование этих моделей позволяет организациям более эффективно внедрять инновации, основанные на обработке естественного языка.

Источник: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio).

MLOps против LLMOps — сходства и различия

Хотя LLMOps развились из лучших практик MLOps, они требуют другого подхода из-за природы больших языковых моделей. Понимание этих различий является ключевым моментом для компаний, которые хотят эффективно внедрить LLM.

Как и MLOps, LLMOps опирается на сотрудничество ученых, занимающихся данными, инженеров DevOps и ИТ-специалистов. Однако в LLMOps больше внимания уделяется:

• метрики оценки производительности, такие как BLEU (который измеряет качество переводов) и ROUGE (который оценивает текстовые резюме), вместо классических показателей машинного обучения,
• качество оперативного проектирования – то есть разработка правильных запросов и контекстов для получения желаемых результатов от LLM,
• постоянная обратная связь от пользователей – использование оценок для итеративного улучшения моделей,
• больший упор на качественное тестирование людьми во время непрерывного развертывания,
• ведение векторных баз данных.

Несмотря на эти различия, MLOps и LLMOps преследуют общую цель — автоматизировать повторяющиеся задачи и способствовать непрерывной интеграции и развертыванию для повышения эффективности. Поэтому крайне важно понимать уникальные проблемы LLMOps и адаптировать стратегии к специфике больших языковых моделей.

Ключевые принципы LLMOps

Успешная реализация LLMOps требует соблюдения нескольких ключевых принципов. Их применение обеспечит эффективную и безопасную реализацию потенциала LLM в организации. Следующие 11 принципов LLMOps применимы как к созданию, оптимизации работы, так и к мониторингу эффективности LLM в организации.

1. Управление вычислительными ресурсами. Процессы LLM, такие как обучение, требуют большой вычислительной мощности, поэтому использование специализированных процессоров, таких как нейросетевой процессор (NPU) или тензорный процессор (TPU), может значительно ускорить эти операции и снизить затраты. Использование ресурсов должно контролироваться и оптимизироваться для достижения максимальной эффективности.
2. Постоянный мониторинг и обслуживание моделей . Инструменты мониторинга могут обнаруживать снижение производительности модели в режиме реального времени, что позволяет быстро отреагировать. Сбор отзывов от пользователей и экспертов позволяет итеративно совершенствовать модель, чтобы обеспечить ее долгосрочную эффективность.
3. Правильное управление данными . Выбор программного обеспечения, которое позволяет эффективно хранить и извлекать большие объемы данных на протяжении всего жизненного цикла LLM, имеет решающее значение. Автоматизация процессов сбора, очистки и обработки данных обеспечит постоянную подачу качественной информации для обучения модели.
4. Подготовка данных. Регулярное преобразование, агрегирование и разделение данных имеет важное значение для обеспечения качества. Данные должны быть видимыми и доступными для обмена между командами, чтобы облегчить сотрудничество и повысить эффективность.
5. Оперативный инжиниринг . Оперативное проектирование предполагает предоставление LLM четких команд, выраженных на естественном языке. Точность и повторяемость ответов, выдаваемых языковыми моделями, а также правильное и последовательное использование контекста во многом зависят от точности подсказок.
6. Выполнение . Чтобы оптимизировать затраты, предварительно обученные модели необходимо адаптировать к конкретным задачам и средам. Такие платформы, как NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) и ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/), предлагают инструменты оптимизации глубокого обучения для уменьшения размера моделей и повышения их производительности.
7. Аварийное восстановление . Регулярное резервное копирование моделей, данных и конфигураций обеспечивает непрерывность бизнеса в случае сбоя системы. Внедрение механизмов резервирования, таких как репликация данных и балансировка нагрузки, повышает надежность всего решения.
8. Разработка этической модели. Любые отклонения в обучающих данных и результатах модели, которые могут исказить результаты и привести к несправедливым или вредным решениям, следует предвидеть, обнаруживать и исправлять. Компании должны внедрить процессы, обеспечивающие ответственное и этичное развитие систем LLM.
9. Обратная связь от людей . Укрепление модели посредством обратной связи с пользователем (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) может значительно улучшить ее производительность, поскольку задачи LLM часто являются открытыми. Человеческое суждение позволяет настроить модель на предпочтительное поведение.
10. Цепочки и конвейеры LLM . Такие инструменты, как LangChain (https://python.langchain.com/) и LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/), позволяют объединять несколько вызовов LLM и взаимодействовать с внешними системами для выполнения сложных задач. Это позволяет создавать комплексные приложения на основе LLM.
11. Настройка модели Библиотеки с открытым исходным кодом, такие как Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) или TensorFlow (https://www.tensorflow.org). /), помогают улучшить производительность модели за счет оптимизации алгоритмов обучения и использования ресурсов. Также крайне важно уменьшить задержку модели, чтобы обеспечить быстроту реагирования приложений.

Источник: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl).

Краткое содержание

LLMOps позволяют компаниям безопасно и надежно развертывать передовые языковые модели и определять, как организации используют технологии обработки естественного языка. Автоматизируя процессы, непрерывный мониторинг и адаптируясь к конкретным потребностям бизнеса, организации могут в полной мере использовать огромный потенциал LLM в создании контента, автоматизации задач, анализе данных и во многих других областях.

Хотя LLMOps развились из лучших практик MLOps, они требуют других инструментов и стратегий, адаптированных к задачам управления большими языковыми моделями. Только при продуманном и последовательном подходе компании смогут эффективно использовать эту революционную технологию, обеспечивая при этом безопасность, масштабируемость и соответствие нормативным требованиям.

По мере того, как LLM становятся все более продвинутыми, роль LLMOps растет, предоставляя организациям прочную основу для развертывания этих мощных систем искусственного интеллекта контролируемым и устойчивым образом. Компании, которые инвестируют в развитие компетенций LLMOps, получат стратегическое преимущество в использовании инноваций, основанных на обработке естественного языка, что позволит им оставаться в авангарде цифровой трансформации.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты AI для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. 4 лучших инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов искусственного интеллекта в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
69. Закон об ИИ ЕС. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
71. 7 лучших разработчиков веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
74. Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
75. Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
76. «Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
77. ИИ в транспорте и логистике
78. Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
79. Искусственный интеллект в СМИ
80. ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб
81. ИИ в туристической индустрии
82. Как ИИ способствует рождению новых технологий
83. Революция искусственного интеллекта в социальных сетях
84. ИИ в электронной коммерции. Обзор мировых лидеров
85. Топ-4 инструмента для создания изображений с помощью искусственного интеллекта
86. Топ-5 инструментов искусственного интеллекта для анализа данных
87. Стратегия искусственного интеллекта в вашей компании – как ее построить?
88. Лучшие курсы по искусственному интеллекту – 6 замечательных рекомендаций
89. Оптимизация прослушивания в социальных сетях с помощью инструментов искусственного интеллекта
90. IoT+AI, или как снизить затраты на электроэнергию в компании
91. ИИ в логистике. 5 лучших инструментов
92. GPT Store — обзор самых интересных GPT для бизнеса
93. LLM, GPT, RAG... Что означают аббревиатуры ИИ?
94. Роботы с искусственным интеллектом – будущее или настоящее бизнеса?
95. Какова стоимость внедрения ИИ в компании?
96. Как ИИ может помочь в карьере фрилансера?
97. Автоматизация работы и повышение производительности. Руководство по искусственному интеллекту для фрилансеров
98. ИИ для стартапов – лучшие инструменты
99. Создание веб-сайта с помощью ИИ
100. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Кто есть кто в мире ИИ?
101. Одиннадцать лабораторий и что еще? Самые перспективные AI-стартапы
102. Синтетические данные и их значение для развития вашего бизнеса
103. Лучшие поисковые системы с искусственным интеллектом. Где искать инструменты ИИ?
104. Видео ИИ. Новейшие генераторы видео AI
105. ИИ для менеджеров. Как ИИ может облегчить вашу работу
106. Что нового в Google Gemini? Все, что Вам нужно знать
107. ИИ в Польше. Компании, встречи и конференции
108. AI-календарь. Как оптимизировать свое время в компании?
109. ИИ и будущее труда. Как подготовить свой бизнес к изменениям?
110. Клонирование голоса ИИ для бизнеса. Как создавать персонализированные голосовые сообщения с помощью ИИ?
111. Проверка фактов и галлюцинации ИИ
112. ИИ в подборе персонала: пошаговая разработка материалов по подбору персонала
113. Мидпути v6. Инновации в создании изображений с помощью искусственного интеллекта
114. ИИ в МСП. Как МСП могут конкурировать с гигантами, использующими ИИ?
115. Как ИИ меняет маркетинг влияния?
116. Действительно ли ИИ представляет угрозу для разработчиков? Девин и Microsoft AutoDev
117. Чат-боты с искусственным интеллектом для электронной коммерции. Тематические исследования
118. Лучшие чат-боты с искусственным интеллектом для электронной коммерции. Платформы
119. Как оставаться в курсе того, что происходит в мире искусственного интеллекта?
120. Укрощение ИИ. Как сделать первые шаги по применению ИИ в своем бизнесе?
121. Perplexity, Bing Copilot или You.com? Сравнение поисковых систем с искусственным интеллектом
122. Область. Революционная языковая модель от Apple?
123. Эксперты по искусственному интеллекту в Польше
124. Google Genie — генеративная модель искусственного интеллекта, создающая полностью интерактивные миры из изображений.
125. Автоматизация или расширение? Два подхода к ИИ в компании
126. LLMOps, или как эффективно управлять языковыми моделями в организации